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scipyを使用して、対数正規分布によって確率変数が生成された可能性を測定したいと思います。

これを行うために、PDFの最大値からどれだけ離れているかを調べることを検討しました。

これまでの私のアプローチは次のとおりです。変数がr = 1.5、で、分布がσ= 0.5の場合、PDFから値を見つけますlognorm.pdf(r, 0.5, loc=0)。結果（0.38286..）を前提として、PDFのどの領域が下にあるかを調べたいと思います0.38286..。

この最後のステップをどのように実装できますか？これは、この問題に取り組む正しい方法でさえありますか？

問題のより一般的な例を挙げます。Twitterで126人のフォロワーがいると誰かが言ったとしましょう。Twitterフォロワーは対数正規分布であることを知っており、その分布のPDFを持っています。その分布を考えると、このフォロワー数がどれほど信頼できるかを判断できますか？

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PDF の下の領域はCDFです (便利なことにlognormのメソッドです)。

lognorm.cdf(r, 0.5, loc=0)

.

これを使用して計算できることの 1 つは、「山プロット」とも呼ばれる折り畳み累積分布 (ここで説明) です。

FCD = 0.5 - abs(lognorm.cdf(r, 0.5, loc=0) - 0.5)
于 2012-09-20T09:53:23.283 に答える
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ヘイデンと同じ結果

非対称分布の統計検定では、2 つの裾の確率の最小値を取ることによって p 値を取得します。

>>> r = 1.5
>>> 0.5 - abs(lognorm.cdf(r, 0.5, loc=0) - 0.5) 
0.20870287338447135
>>> min((lognorm.cdf(r, 0.5), lognorm.sf(r, 0.5)))
0.20870287338447135

これは通常、両側の p 値を取得するために 2 倍になりますが、2 倍に代わる方法を提案する最近の論文がいくつかあります。

于 2012-09-22T13:53:38.793 に答える